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复杂背景下的小目标检测算法
被引量：
17
1
作者
郑浦
白宏阳
+1 位作者
李伟
郭宏伟
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1777-1784,共8页
提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通...
提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通道进行权重分配,提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重.为了增强网络的泛化能力,对训练数据集进行一系列增强处理.实验结果表明,改进后的算法在VOC数据集(07+12)上的检测效果良好,平均精度均值为80.4%,比改进前的算法提高了2.7%;在COCO数据集(2017)上的平均精度均值为42.5%,比改进前的算法提高了2.3%.所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.
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关键词
深度学习
目标
检测
多类别
单
阶
检测器
(
ssd
)
算法
特征融合
特征增强
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职称材料
题名
复杂背景下的小目标检测算法
被引量：
17
1
作者
郑浦
白宏阳
李伟
郭宏伟
机构
南京理工大学能源与动力工程学院
中国人民解放军
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1777-1784,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603189).
文摘
提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通道进行权重分配,提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重.为了增强网络的泛化能力,对训练数据集进行一系列增强处理.实验结果表明,改进后的算法在VOC数据集(07+12)上的检测效果良好,平均精度均值为80.4%,比改进前的算法提高了2.7%;在COCO数据集(2017)上的平均精度均值为42.5%,比改进前的算法提高了2.3%.所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.
关键词
深度学习
目标
检测
多类别
单
阶
检测器
(
ssd
)
算法
特征融合
特征增强
Keywords
deep learning
target detection
single-shot-multibox-detector(
ssd
)algorithm
feature fusion
feature enhancement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂背景下的小目标检测算法
郑浦
白宏阳
李伟
郭宏伟
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
17
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